Дослідіть набір даних про покупки товарів клієнтами
Ви вже ознайомилися з набором даних «клієнт × покупка товару» у відеовправі й тепер готові побудувати кілька оглядових діаграм, щоб зрозуміти розподіл змінних і зв'язки між ними. Тут ви дослідите набір даних wholesale і побудуєте попарні взаємозв'язки, а також оцінені розподіли для кожної змінної за допомогою функції pairplot з бібліотеки seaborn. Це важливий крок, щоб з'ясувати типи розподілів і взаємозв'язки між змінними та зрозуміти, чи потрібна подальша підготовка даних.
Бібліотека pandas завантажена як pd, seaborn як sns, а matplotlib.pyplot як plt. Також набір даних wholesale завантажено як датафрейм pandas.
Ця вправа є частиною курсу
Machine Learning для маркетингу в Python
Інструкції до вправи
- Виведіть перші рядки набору даних
wholesale - Побудуйте попарні зв'язки між змінними
- Відобразіть діаграму.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Print the header of the `wholesale` dataset
print(___.head())
# Plot the pairwise relationships between the variables
sns.pairplot(___, diag_kind='kde')
# Display the chart
plt.___()